Унификация расчетов производительности транспортных и транспортно-технологических средств

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Транспортный процесс – это изменение места положения материалов. При этом, если перемещение груза между пунктами осуществляется напрямую, исключая технологические (полевые) операции, данный процесс можно рассматривать как чисто транспортный в виде частного случая транспортно-производственного процесса. В связи с этим предлагается этот процесс считать компонентом транспортно-технологического процесса, что в свою очередь требует корректирования применяемых методов нормирования работ. Целью исследования является разработка математической модели и алгоритма, позволяющих привести к единообразию расчет производительности разных видов, типов транспортных и транспортно-технологических средств на основании формулирования зависимости составляющих производительности от мощности средства как их основного классификатора.
Материалы и методы. Определение норм выработки осуществлялось методами экстраполяции, интерполяции или аппроксимации по их расчетной производительности. Наряду с этим для определения экстремумов использовался классический метод дифференцирования функций.
Результаты исследования. При длине транспортировки удобрений по прямоточной технологии LГ = 9 км и дозе внесения U = 0,06 кг/м2 получены следующие значения производительности (выработки) технических средств: а) для транспортных средств при доставке удобрений в хранилище автомобилем Урал-432065 (кузов) W = 9,1 т/ч, W = 6,3 т/ч для трактора с прицепом МТЗ-82.1+2ПТС-6; б) для транспортно-технологических средств при транспортировании и распределении удобрений автомобилем Урал-432065 (разбрасыватель Аmazone) W = 5,5 т/ч, W = 3,9 т/ч для трактора с разбрасывателем МТЗ-82.1+РУМ-6.
Обсуждение и заключение. На основании анализа методик обоснована необходимость унификации, расчета нормированных объемов работ, выбора состава, сравнения эффективности использования мобильных средств в случае их функционирования в качестве как транспортного, так и транспортно-технологического назначения. В основе способа определения норм выработки лежит вывод зависимостей вне- и внутрицикловых составляющих баланса времени смены от мощности двигателя мобильного средства. Иллюстрируется блок-схема алгоритма расчета эксплуатационных показателей мобильных средств. Реализация алгоритма приводится на примере использования специализированного автомобиля на транспортных и транспортно-технологических операциях.

Полный текст

Введение

В сельскохозяйственном производстве при перевозке грузов принято выделять транспортные и транспортно-технологические процессы с соответствующими методами нормирования работ. Особенность процессов заключается в последовательном выполнении цикловых операций, обеспечивающих перевозку технологического материала к пункту назначения напрямую или с предварительным сбором (последующим распределением) его на поле.

Изначально исследованию предшествовал анализ источников по определению нормативной выработки и расхода топлива при выполнении механизированных работ в сельскохозяйственном производстве [1].

Повышение эффективности транспортно-технологических и транспортных процессов возможно достичь благодаря определению оптимальных параметров мобильных энергетических средств.

Транспортно-технологические операции являются неотъемлемой частью технологических карт для растениеводства, которые составляются на основе многолетних научных исследований и являются синтезом опыта, испытаний и наблюдений при выполнении производственных процессов.

В транспортно-производственных процессах перемещение технологического материала между пунктами осуществляется напрямую с предварительным сбором (или последующим распределением) его на участке рабочего пути. В этом процессе сочетаются транспортные и технологические (полевые) операции.

Принятый в нормировании подход разделения перевозок грузов в сельскохозяйственном производстве на транспортные и транспортно-производственные уместно скорректировать, а именно, оба процесса следовало бы объединить и выделить частный случай транспортно-производственного процесса, в котором не предусмотрено выполнение технологической операции. Это даст возможность рассчитывать и сравнивать по единой методике состав и эффективность использования мобильных технических средств с равной или разной мощностями в транспортных и технологических операциях. Например, вывоз удобрений к хранилищам, агрегатам на поле или транспортирование удобрений с прямоточным распределением их по поверхности поля. Для выполнения этих работ используются в первом случае тракторы с прицепами и грузовые автомобили, а во втором случае тракторы с разбрасывателем и специализированные автомобили. К последним относятся и перспективные средства на шасси УРАЛ-432065, агрегатируемые сменными технологическими адаптерами [2]. Для таких средств актуально нормирование объемов выработки и расхода топлива в случае их функционирования в качестве как транспортного (ТС) так, и транспортно-технологического (ТТС) средства.

Унификация расчетов эксплуатационной производительности ТС и ТТС при реализации «чистой» транспортной работы, а также собирательных и распределительных операций основана на классических методах математического моделирования и оптимизации подобных процессов.

Приведенные алгоритмы оптимизации реализованы в виде компьютерных программ, способствующих определению экстремумов целевых функций – критериев оптимизации.

Полученные значения потребительских свойств ТС и ТТС при выполнении сельскохозяйственных операций позволят производственникам с достаточной точностью осуществлять оптимальное планирование механизированных работ, а также получить ориентир при выборе основных параметров перспективных мобильных энергетических средств на этапе их проектирования.

Цели исследования – разработка математической модели и алгоритма, позволяющих привести к единообразию расчет производительности разных видов, типов ТС и ТТС на основании формулирования зависимости составляющих производительности от мощности средства как их основного классификатора; определение ориентировочной нормы выработки мобильных средств, для которых не установлены нормативные показатели работы.

Обзор литературы

Для оптимального планирования механизированных работ, в том числе транспортных и транспортно-технологических, необходимы значения показателей, характеризующих производственные процессы, такие как эксплуатационная производительность, расход топлива, затраты труда и др.

Сегодняшнее состояние машинно-тракторного парка в агропромышленном комплексе отрицательно влияет на процесс повышения технологической организации отрасли. Из 0,350 млн ТС (грузовых автомобилей), используемых в сельскохозяйственных предприятиях, более 60 % превышают установленный срок эксплуатации, являются технически устаревшими и не выполняют задачи, поставленные перед автомобилями, работающими на сельскохозяйственных предприятиях [3–6]. Появление новых ТС и ТТС приведет к повышению требований к инженерно-технической службе и усложнит оптимальное использование мобильных энергетических средств.

Одним из нормообразующих факторов при планировании транспортных и транспортно-технологических работ являются следующие производственные условия: конфигурация и размер полей; длина транспортировки; доза внесения технологического материала и урожайность культур.

Учитывая сложившуюся ситуацию с отсутствием типовых норм выработки на современные ТС и ТТС, остается нерешенным вопрос о планировании механизированных работ, что затрудняет прогнозирование потребности в технике, живой силе, а также возможности повышения их резервов.

Анализ действующих нормативно-правовых актов показывает, что предприятия-изготовители освобождены от обязательного проведения испытаний.

Установленный Правительством Российской Федерации порядок определения критериев, функциональных характеристик (потребительских свойств), эффективности сельскохозяйственной техники и оборудования подтверждает актуальность исследований в области оптимизации данных показателей и стимулируется поддержкой государства.

Важность определения оптимальных значений основных параметров машинно-тракторных агрегатов и их соотношения отражена в трудах В. П. Горячкина [7]. Инструментом для решения вопроса может послужить метод изучения динамических систем и процессов, происходящих в них [8].

Решение вопросов оперативного планирования, а также необходимости определения потребности в ТС невозможно без конкретных значений показателей потребительских свойств [9].

В работах автора В. А. Иванова оптимизированы параметры грузоподъемности в зависимости от мощности двигателя ТС и производственно-эксплуатационных условий.

Анализ зарубежных источников показал, что вопросы оптимизации в основном направлены на техническое и экономическое обеспечение с учетом размеров хозяйств [10]. Зачастую вопросы поиска оптимальных параметров технологических средств связаны с решением частных задач. Необходимость широкого спектра технических средств отражена в трудах Д. А. Загарина [11].

Изменение структуры товаропроизводителей, технологий, типажей энергетических средств актуализирует вопрос оптимальной организации транспортных и транспортно-технологических процессов. Данную задачу невозможно решить без определения эксплуатационных показателей с последующей их оптимизацией, что требует научного исследования в данной области.

Материалы и методы

При сравнении результатов теоретического расчета по формулам с данными из типовых норм выработки отмечено их расхождение в основном из-за допущенных упрощений и искажений закономерностей, свойственных рассматриваемым процессам. Например, не соблюдается характерная для таких процессов корреляция между мощностью и производительностью мобильных средств. Нормативная сменная выработка приводится в объемах, некратных грузовместимости средства, то есть количество ездок с грузом при заданном коэффициенте использования грузовместимости не равно целому числу. Производительность ТТС установлена без учета возможного оптимального изменения ширины захвата в зависимости от производственных условий выполнения процесса [12].

Перечисленные и другие упущения в анализируемых методиках устранялись посредством их корректирования, что позволило унифицировать расчет производительности ТС и ТТС. Вначале выделялись из баланса времени смены вне- и внутрицикловые элементы, а затем устанавливалась их зависимость от мощности. Наряду с этим формулировались зависимости частных величин, входящих в формулу, от основной комплексной характеристики средств – мощности и нормообразующих показателей внешних условий производства: доз сбора (распределения) материала, расстояния перевозок. К частным величинам отнесены, например, скорости движения средств с грузом и без груза при поворотах на поле, продолжительность простоев, устранения неисправностей, отказов, длина холостого хода и др.

В действующих нормах выработки производительность обоих видов средств исчисляется в разных размерностях [1]. При унификации расчетов выбрана одинаковая для них размерность – тонн в час.

Математическая модель реальной системы является тем абстрактным формально описанным объектом, изучение которого возможно математическими методами, в том числе и с помощью математического моделирования. Формализации любого реального процесса предшествует изучение структуры составляющих его явлений. Содержательное описание – исходный материал для последующих этапов формализации: построения формализованной схемы процесса и математической модели для него [13].

Безусловно, оптимизация любого процесса немыслима без критерия или критериев оптимизации – целевой функции. В данной математической модели критерием оптимизации являлся эксплуатационный параметр – производительность. А значение целевой функции в нашем случае должно стремиться к максимуму.

В качестве основного массива значений и статистических данных, являющихся исходными при оптимизации, в соответствии с таблицей 1, и характеризующих транспортный, транспортно-технологический процессы, послужили результаты ранее проведенного научного исследования Н. А. Майстренко и полевых приемочных испытаний сменного технологического адаптера для внесения твердых минеральных удобрений СТА-5ТМ на базе шасси грузового автомобиля сельскохозяйственного назначения Урал-432065.

 

Таблица 1 Исходные данные для модели оптимизации

 Table 1 Input data for optimization model 

 

Константы / Constants

Длина транспортировки Lг, км /Transport length Lг, km

3

9

27

54

U, кг/м2 / U, kg/m2

0,06

0,06

0,06

0,06

Q, кг / Q, kg

5 500,00

5 500,00

5 500,00

5 500,00

Mэ, кг / Mэ, kg

7 500,00

7 500,00

7 500,00

7 500,00

ξг  коэф. исп. мощн. /ξг capacity factor

0,90

0,90

0,90

0,90

g, Н/кг / g, N/kg

9,81

9,81

9,81

9,81

fг  коэф. перекат. дор. / fг  rolling resistance coefficient on the road

0,03

0,03

0,03

0,03

α, град / α, gon

1,00

1,00

1,00

1,00

ηм и ηϭ КПД транс. / ηм and ηϭ transport efficiency

0,95

0,95

0,95

0,95

ηδp  КПД букс. дорога / ηδp  road towing efficiency

0,95

0,95

0,95

0,95

ηδг  КПД букс. поле / ηδг  field towing efficiency

0,80

0,80

0,80

0,80

ω, кг/м (Q = 6 т; В = 20 м) /ω, kg/m (Q = 6 t; В = 20 m)

275,00

275,00

275,00

275,00

B, м / B, m

20,00

20,00

20,00

20,00

ωvar, кг/м / ωvar, kg/m

72,00

124,71

216,00

305,47

B ω, м / B ω, m

76,40

44,10

25,50

18,00

υхг 

1,05

1,05

1,05

1,05

Еvx

1,15

1,15

1,15

1,15

 

 

Затем, используя предложенный алгоритм расчета, определены значения параметров, характеризующих процесс оптимизации в различных эксплуатационных вариациях, в соответствии с таблицей 2.

 

Таблица 2 Параметры оптимизации

Table 2 Optimization parameters

 

Параметры и их значения / Parameters and their values

Длина транспортировки Lг, км /Transport length Lг, km

3

9

27

54

с

0,760000000

0,760000000

0,760000000

0,7600000

μ

0,204200000

0,353800000

0,586800000

0,7319000

r, 1/кВт /  r, 1/kW

0,000440000

0,000250000

0,000150000

0,0001200

е

1,105700000

1,257500000

1,493900000

1,6410000

к, 1/кВт / к, 1/ kW

0,000166000

0,000255000

0,000338000

0,0003560

z

1,309090000

3,927270000

11,781820000

23,5636400

μω

0,400000000

0,517700000

0,640000000

0,7117000

rω, 1/кВт / rω, 1/kW

0,000230000

0,000170000

0,000140000

0,0001300

еω

1,304300000

1,423700000

1,547800000

1,6205000

кω, 1/кВт / кω, 1/kW

0,000911000

0,000603000

0,000407000

0,0003360

zω

5,000000000

8,660250000

15,000000000

21,2132000

Nh, кВт / Nh, kW

154,800000000

176,040000000

209,140000000

229,7400000

Hd, кВт / Hd, kW

318,390000000

840,540000000

1946,510000000

2756,1800000

Th

0,611449724

0,549195630

0,465252514

0,4247307

Td

0,534886128

0,371163556

0,214435244

0,1605352

h

0,687000000

0,604000000

0,509000000

0,4630000

 

Ниже приводится аргументация поэлементного математического моделирования эксплуатационной производительности W важного нормообразующего показателя, характеризующего полноту реализации потребительских свойств и использования мощности мобильных средств. Рассчитывается этот показатель по формуле:

W = (Q / t0) · τ ,

где Q – грузовместимость средства, кг; t0 – основное («чистое») время перемещения груза (по дороге или по дороге и полю), с; τ – коэффициент использования времени (часа) смены.

С целью исключения в последующих формулах коэффициентов перевода одной размерности в другую значения величин в них приводятся в системе СИ.

Тогда выражения для расчета значений производительности WТС и WТТС соответствующих средств могут быть представлены в виде:

WТС = Q · VГ · τ / LГ и WТТС = Q · VГ · τ · μ / LГ. Из сравнения зависимостей следует, что для средств, используемых раздельно в качестве как ТС, так и ТТС, уместно равенство: WТТС = WТС · μ, где μ – коэффициент, корректирующий «чистую транспортную производительность» в связи с выполнением дополнительной «чистой работы на поле». При ξV = VГ / VР применяется формула μ= 1+ ξ V ω L Г U 1  . Если μ = 1 при LР = 0, то ТТС выполняет функции только ТС, что дает основание вывести унифицированную формулу:

W = Q · VГ · τ · μ / LГ.           (1)

На изменения показателя W влияют параметры энергомашины (Q, VГ), характеристики производства (LГ, U, с) и организационно-технологические условия (τ). Первая и третья группы параметров зависят, а вторая не зависит от эксплуатационной мощности средства N. Доказано, что ω также не зависит от N [12].

Последующие пояснения раскрывают влияние на N величин Q, VГ и τ.

Установить раздельное влияние Q и VГ на N невозможно, так как они связаны между собой экспоненциально через баланс мощности. Предлагается выразить их произведение (Q · VГ) из баланса мощности для условий движения трактора или автомобиля по дороге в виде:

Q V Г = N ξ N gf(1+ δ e + δ n + δ q )/( η M η σ ) ,(2)

где ξN – коэффициент использования мощности; g = 9,81 – сила тяготения, Н/кг; ƒ – коэффициент сопротивления перемещению (в том числе на подъем); δе, δn, δq – отношение массы соответственно энергомашины Me, прицепа Mn и груза в дополнительном прицепе Qn к номинальной грузовместимости Q основной емкости (кузова); ηм и ηϭ – коэффициенты, учитывающие потери мощности в трансмиссии и на буксование колес. В уравнение (2) вносятся следующие изменения. Так как ТТС не агрегатируют с дополнительными прицепами, то при расчете принимать δn = 0 и δn = 0. Это относится и к ТС, укомплектованным только основным кузовом (емкостью) на шасси автомобиля или полуприцепом к трактору. Для внутри- и межхозяйственных перевозок нередко агрегатируют трактор одним дополнительным к основному прицепом, а автомобиль буксирует один прицеп.

Знаменатель в выражении (2) характеризует удельные (на единицу грузоперемещений) энергозатраты РN, которые приблизительно одинаковы для однотипных средств разной мощности:

PN=gf(1+δe+δn+δq)ηMησξN       (3)

С учетом (2) и (3) формула (1) для определения W преобразована в виде:

W= Nμ P N L Γ τ.               (4)

Следующие рассуждения связаны с исследованием зависимости τ = ƒ(N), что включает вывод собственно формулы и разработку алгоритма расчета численных значений, составляющих τ.

Определяется τ как индекс организационно-технологической эффективности использования за час смены классическим способом – делением основного «чистого» времени TOC за смену на продолжительность смены TСМ, иначе τ = TOC / TСМ.

Влияние N на составляющие TСМ = ∑Ti можно исследовать на основании прямолинейных зависимостей: Ti = ai ± Ki · N, в том числе когда ai = 0 или N = 0. Установлено, что такими уравнениями описывается изменение Ti (с отклонением до ±0,5 %) в диапазоне мощности от 50 до 200 кВт для тракторных ТС и ТТС [14; 15]. Для автомобильных ТС и ТТС эти границы меньше в два раза (от 60 до 180 кВт), что дает основание на применение для обоих видов средств этих формул и на получение результатов с достаточно явной корреляцией [14].

Начать исследование предлагается с выделения из баланса времени смены TСМ = TНЦ + TВЦ двух групп элементов: внутрицикловых TНЦ и внецикловых TВЦ. Вторую группу составляют элементы, независящие TПС и зависящие TТО от мощности, то есть TВЦ=TПС + TТО. Первую группу формирует сумма ∑ti каждого элемента времени, входящего в единичный цикл работ tЦ и проявляющегося в каждом из всех циклов nЦ за смену. Тогда TВЦ = ∑ti × nЦ = tЦ × nЦ.

Основной компонент TНЦ – это TТО, то есть затраты времени на ежесменное техническое обслуживание (ЕТО) энергомашины и технологического оборудования, а также проведение наладок и регулировок (настройки на заданную дозу внесения U и ширину B захвата). При этом снятие и установка рабочего оборудования на автомобиле или агрегатирование трактора с рабочими машинами проводятся вне смен, выделенных для транспортно-производственного процесса. ЕТО проводят тракторист (водитель) и слесарь. Время TТО включает постоянную tТОС и переменную tТОV части времени проведения технического обслуживания трактора или шасси автомобиля соответственно независящие (tТОС = tТО · вТО) и зависящие (tТОV=SТО · вТО · N) от мощности. С учетом коэффициента пропорциональности SТOV, с/Вт, время TТО, в зависимости от N, определяется по формуле TТО = (tТО + SТО · N) · вТО. Величины tТО и SТО разные для тракторных и автомобильных как ТС, так и ТТС. Коэффициент вТО характеризует превышения продолжительности технического обслуживания технологического оборудования и энергомашины.

Время TПС выделяется на следующие действия: получение наряда (задания на работу), разъяснение нюансов организации и контроля tСП; движение от стоянки к месту погрузки груза, с поля на место стоянки или приема пищи и обратно; реализация контроля качества выполненных работ; отчет о выполнении наряда подготовка к межсменной стоянке tСВ; отдых и гигиена tСЛ. Тогда TПС = tСП + tСВ + tСЛ. Данные элементы времени TПС принимаются постоянными независимо от типов и марок ТС и ТТС. Их значения регламентированы типовыми нормами выработки или договорными соглашениями на выполнение конкретного производственного процесса.

Итоговое выражение TНЦ = tСП + tСВ+ tСЛ + вТО (tТО + SТО · N) позволяет без детализации по единичным циклам в целом определить время TВЦ за смену из уравнения TВЦ = TСМ + TНЦ. Долю TВЦ, затрачиваемого на выполнение каждого единичного цикла работ, можно установить из расчета времени tЦ для разных видов и типов средств и из сопоставления частных зависимостей для каждого из слагаемых баланса времени tЦ в функции мощности.

Время tЦ включает зависящие от N следующие элементы: tЗО – время технологического обслуживания с учетом ожидания погрузки и других вероятностно-возможных простоев; tОС – время основной («чистой») транспортно-полевой (для ТТС) или транспортной (для ТС) работ; tХГ – время холостой (для ТТС и ТС) работы; tКР – время холостых ходов при выполнении полевой (для ТТС) работы или время выгрузки технологического материала из кузова (для ТС); tНО – время устранения технологических неисправностей и технических отказов.

Время tЗО – определятся по формуле tЗО = 1,25 · Q / Wn, а с учетом зависимости Q = αQ + KQ · N из уравнения:

tЗО = 1,25(αQ + KQ · N) / Wn,

где αQ и KQ – коэффициенты пропорциональности, кг и кг/Вт соответственно; Wn – производительность погрузчика, кг/с. Коэффициент 1,25 учитывает вероятность простоев за время tЦ. Для последующих расчетов выделяется из tЗО постоянная tЗОC и переменная tЗОV составляющие в виде tЗОC1,25 · αQ / Wn и tЗОV = 1,25 KQ · N / Wn.

В большей мере на tЗО влияет tЗОV. При упрощенных расчетах можно принимать αQ = 0, а KQ = 0,042 для автомобильных и KQ = 0,084 для тракторных средств.

Время tОС для ТТС рассчитывается из равенства tОС = LГ / VГ + LP / VP. На основании зависимостей VГ = 1 / (αV – KV · N), VP = VГ / ξV, LP = ω /U выражение tОС в функции мощности примет вид:

t OC = L Γ + ω ξ V /U α V K V N ,

где αV – постоянная составляющая уравнения, 1/(м/с); KV – темп изменения обратной величины скорости движения от мощности, 1/[(м/с)·(Вт)]. Для ТС время tОС определяется из уравнения tОСLP (αV KV · N). Значение N ограничивается дорожными условиями, поэтому расчеты допустимо проводить при KV = 0 и величинах αV = 0,015 1/(км/ч) для автомобильных, αV = 0,038 1/(км/ч) для тракторных средств.

Время tХГ при нормировании подобных работ принимается на 10 % меньше tГ, тогда tХГ = 0,9 · LГ(αV KV · N), для которого tХГ = tХГС + tХГV. Его составляющие независимые tХГС и зависимые tХГV от мощности, которые могут быть представлены в виде tХГC = 0,9 · LГ(αV – 2KV · NСВ), tХГV = 0,9 · LГKVN при средневзвешенном значении NСВ для одного из трех вариационных уровней, которому соответствует мощность исследуемого мобильного средства. По результатам обработки статистических данных получены мощностные вариации, наиболее часто реализуемые в транспортно-производственных процессах со средними значениями мощности и их отклонениями 60 ± 10, 90 ± 20, 140 ± 30 кВт, которые принимаются при анализе частных величин tЦ.

Время tХР зависит от KХ – количества поворотов для ТТС или заездов на погрузку для ТС; от вХ – удельного (на единицу мощности) времени поворота или разгрузки, с/Вт; а также от β – коэффициента, учитывающего сложность маневрирования средств.

Эти величины связаны математическим выражением: tХР = KХ · вХ · βХ · N. Для ТС KХ, а для ТТС:

KХ = ω / (U · L),

где L – длина гона поля, м. Величина вХ определяется из равенств: а) для ТС вХ = KQ · γB при константах KQ Q / N, кг/кВт, γB = tB / Q с/кг (приблизительно γB = 0,01 т/ч), где tB – время выгрузки продукции из кузова, с; б) для ТТС вХ = γП · VП при постоянном γП = lП / N м/Вт (приблизительно γП28 · 10–4 км/кВт), где lП и VП длина, м, и скорость поворота, м/с. Примем βХ = 1 для автомобильных ТС и ТТС, а βХ = 3 и βХ = 2 для тракторных ТС и ТТС соответственно.

Время tНО определяется с учетом следующих особенностей. В основном неисправности возникают только в ТТС при выполнении полевых работ, а отказы проявляются в ТС при рабочих ходах на дороге, а в ТТС на дороге и в поле. Вероятные периодичности наступления отказов АОТ и неисправностей АНТ рассчитываются на основании среднего пробега (м) на отказ LOT, на неисправность LНТ и массы (кг) перемещаемого груза Q как АОТ = LOT · Q и АНТ = LНТ · Q. С помощью средних продолжительностей устранения отказа tОT и неисправности tНТ, а также числа отказов nOT и неисправностей nНT рассчитывается суммарная продолжительность восстановления работоспособного состояния техники из выражения tНО = nOT · tОТnНT · tНТ. Так как силовое воздействие на узлы, механизмы, детали ТС и ТТС в большинстве случаев зависит от массы груза, то отказ однотипных средств следует относить к единичной массе (q = 1) груза. Тогда средство предлагается рассматривать как систему из Q / q одинаковых элементов, для каждого из которых наработка (м) на отказ и неисправность составляют соответственно lOT и lHT. Согласно теории надежности величина средней продолжительности отказа и неисправности составляет L OT =1/ Q/ q l OT  и L HT =1/ Q/ q l HT  . Значения nOT вычисляются путем деления наработки за цикл AOC = Q × (LГ + 0,5 × ω / U) на наработку между соответственно отказами АОТ и неисправностями АHT, а именно n OT = Q( L Γ +0,5ω/U) q l OT  ; n HT = Q L Γ + 0,5ω/U q l HT .

На основании развернутых выражений для определения nOT, LOT, nНT, LНТ, Q получена конечная формула:

t HO = α Q + K Q N/ L Γ + 0,5ω/U q × t OT l OT + t HT l HT .

Слагаемые этой формулы, которые не зависят от мощности t HOC = α Q L Γ + 0,5ω/U q t OT l OT + t HT l HT  , в расчетах могут не применяться, так как приблизительно αQ = 0. Переменное слагаемое, зависящее от мощности, выражается в виде t HOV = K Q L Γ + 0,5ω/U q t OT l OT + t HT l HT N . Данные формулы верны для ТТС, а для ТС принимать tНТ = 0, ω / U = 0.

После обобщения полученных закономерностей изменения элементов баланса времени смены единичного цикла работ для средств, входящих в один из трех вариационных мощностных уровней, получено выражение времени цикла в функции мощности:

tЦ = а1 + (b1 с1) · N,

где а1, b1, с1 – частные коэффициенты.

a 1 = a V 1,9 L Γ + ω ξ V /U , с/Вт;

c 1 = K V 1,9 L Γ + ω ξ V /U , с/Вт;

b1 = 1,25×(aQ×KQ/NCB)/WП+KX×вX×βX+[(aQ×KQ/NCB)×(LГ+0,5×ω×U)/q]×(tОТ/lOT+tHT/lHT), с/Вт.

Определить количество циклов за смену можно из условия nЦ = TВЦ / tЦ → n1, округлив расчетное число nЦ до целого n1 (до меньшего значения для ТТС, а до большего для ТС).

Суммарная продолжительность каждой составляющей баланса времени единичного цикла за смену вычисляется соответственно по следующим формулам: TЗО = tЗО · n1; TОС = tОС · n1; TХГtХГ · n1; TХР = tХР · n1; TНО = tНО · n1.

Общая продолжительность внутрицикловых элементов времени за смену составляет TВЦ1 = TЗО + TОС + TХГTХР + TНО.

По разнице между TВЦ и TВЦ1 можно предопределить резервное время за смену на случай улучшения организации процесса

TРЕЗ = TВЦ  TВЦ1 =TСМ TНЦ TВЦ1, м.

Если соотношение TРЕЗ · 100 / TВЦ, процент, составит более 10 %, то рекомендуется провести сравнительный расчет составляющих TCM для средств с большей мощностью (другими Q и VГ) с целью выявления резервов уменьшения значения TРЕЗ.

Последующий этап исследования характеризуется определением и преобразованием развернутого выражения баланса времени смены. Подставив в формулу TCM = TПС + TТО + TЗО + TОС + TХГ + TХР + TНО зависимости каждой из составляющих, поделив все равенство на TCM и выполнив несложные преобразования с учетом τ = TОС / TCM, получим выражение коэффициента использования времени смены τ, функционально зависящего от обобщенного параметра N в виде ниспадающей прямой τ = h dN [14]. Коэффициенты в формуле представлены следующими алгебраическими связями между числами и величинами:

h=1tСП+tCB+tСЛ+tТОС+tХГС+tЗОС+tНОСn11TСМÌ;

d=SТОВТОТСМ+1,25КQWП+0,9LГКV+КХВХβХ+КQLГ+0,5ω/Uq×tОТlОТ+tНТlНТn1ТСМ.

Каждый из коэффициентов – параметр использования средств, характеризующий относительные средневзвешенные потери времени смены: h – независящие от N и имеющие место при любой наработке; d – зависящие от мощности и основного объема работ. Параметры h и d имеют разные численные значения для тракторных и автомобильных ТС и ТТС.

Результаты исследования

Арифметические алгоритмы заложены в программу. Определяются коэффициенты использования времени смены (в автоматическом режиме), при помощи которых в дальнейшем будет установлено значение эксплуатационных параметров в соответствии с таблицей 3.

 

Таблица 3 Результаты оптимизации

Table 3 Optimization results

 

Nh, кВт / Nh, kW

170,990000000

202,610000000

224,050000000

241,420000000

Nd, кВт / Nd, kW

325,290000000

793,100000000

1173,480000000

1508,060000000

Ʈh

0,512419676

0,445620828

0,409664378

0,386924600

Ʈd

0,414108818

0,248796635

0,189124890

0,160931500

h

0,636000000

0,537000000

0,486000000

0,451000000

d

0,000622000

0,000366000

0,000286000

0,000243000

N, кВт / N, kW

182,610000000

199,320000000

210,370000000

221,040000000

N, кВт / N, kW

481,370000000

738,700000000

925,990000000

1117,670000000

Ʈhω

0,476010000

0,453690000

0,437950000

0,423400000

Ʈdω

0,311900000

0,266700000

0,244100000

0,225100000

hω

0,595700000

0,545743813

0,517089991

0,492131500

dω

0,000495000

0,000382500

0,000332500

0,000295300

 

На основании табличных данных известна функциональная зависимость коэффициента использования времени смены от внешних производственных условий в соответствии с рисунком 1.

 

 
 
Рис. 1. Значения коэффициентов использования времени смены

Fig. 1. Shift time utilization ratios
 

Завершается исследование по заявленной теме иллюстрацией алгоритма расчета эксплуатационных показателей рассматриваемых мобильных средств в соответствии с рисунком 2.

 

 
 
Рис. 2. Алгоритм расчета эксплуатационных показателей мобильных средств

Fig. 2. Algorithm for calculating operational indicators of mobile devices
 
 

Результаты исследования приводятся в виде резюме. На примере данных о производственных условиях хозяйств агрозоны 1.1 Центрального Федерального округа и применяемых средств механизации процесса внесения минеральных удобрений при L = 9 км и U = 0,06 кг/м2 [6].

Математические выкладки позволяют вывести формулу эксплуатационной производительности в функции характеристик внешних условий выполнения процесса и мощности технического средства. С учетом поправочного коэффициента КОБ на местные условия выражение целевой функции W запишется в виде: W=NμPNLΓhdNKОБ  – целевая функция оптимизации. Для проверки ритмичности единичных циклов работы средств необходимо сравнить частное от КОБ · N / W со значением tЦ для конкретных ТС и ТТС и заданных условий работы. Разница между ними не должна отличаться более чем на 10 % относительно значения tЦ, что будет свидетельствовать о ритмичности единичных циклов.

Используя формулу производительности в качестве целевой функции (критерий W → max), можно классическим методом вывести выражение для определения оптимальной мощности NW. Из дифференцирования полученного уравнения W = ƒ(N) по переменной N и решения равенства δW / δN = 0 следует NW = 0,5h / d, Вт.

Для производственников значение NW представляется в качестве ориентира, к которому можно приблизиться или за счет больших денежных вложений, или на основе компромисса между NW и другими оптимальными значениями NC, соответствующими экономическим (стоимостным) критериям, то есть умеренным эксплуатационным затратам (NC).

В результате реализации алгоритма расчета и преобразования математического аппарата в более удобную форму получены значения производительности (выработки) средств:

  1. Для транспортных средств при доставке удобрений:

а) автомобилем УРАЛ-432065 (кузов):

h=1ÒПС+tТОВТО+tХГСn1ТСМ=11,1+0,21,17+0,11117=0,63;

d=SТОВТОТСМ+1,25КQWП0,9LГКV+КXвXβX++KQLГtОТqlОТn1ТСМ=0,00071,177+1,250,042400,991,8105+1401051+0,04290,321800117=0,0028.

Коэффициент использования времени смены в таком случае τ = hdN τ = 0,63 – 0,0028 · 140 = 0,24. С учетом полученного значения τ определяем эксплуатационную производительность W= 3,614010,240,9 1,279 =9,1  т/ч;

б) трактором с прицепом (МТЗ-82.1+2ПТС-6):

 

h=1ТПС+tТОВО+tХГСn1ТСМ=11,3+0,21,49+0,3157=0,54;

 

d=SТОВТОТСМ+1,25КQWП0,9LГКV+KХВХβХ++KQLГtОТqlОТn1ТСМ=0,00271,437+1,250,085400,994,86105+1401052+0,08590,24180057=0,0029.

Коэффициент использования времени смены в таком случае τ = hdN τ = 0,54 – 0,0029 · 57 = 0,37. С учетом полученного значения τ определяем эксплуатационную производительность W= 3,65710,370,9 1,219 =6,3  т/ч.

  1. Для транспортно-технологических средств при транспортировке и распределении удобрений:

а) автомобилем УРАЛ-432065 (разбрасыватель Amazone):

 

h=1ТПС+tТОВО+tХГСn1TСМ=11,1+0,21,83+0,1157=0,71;

d=SТОВТОТСМ+1,25KQWП0,9LГKV+KXВXβX+KQLГ+0,5ω/Uq×tОТlОТ+tНТlНТn1ТСМ==0,00071,837+1,250,042400,991,8105+641051+0,0429+0,5300/6001×0,32800+0,1240057=0,0014.

 

Коэффициент использования времени смены в таком случае τ = hdN τ = 0,71 – 0,0014 · 140 = 0,52. С учетом полученного значения τ определяем эксплуатационную производительность W= 3,61400,2560,520,9 1,279 =5,5  т/ч;

б) трактором с разбрасывателем (МТЗ-82.1+РУМ-6):

h=1ТПС+tТОВО+tХГСn1ТСМ=11,3+0,21,71+0,3037=0,62;

 

d=SТОВТОТСМ+1,25KQWП0,9LГKV+KXВXβX+KQLГ+0,5ω/Uq×tОТlОТ+tНТlНТn1ТСМ==0,00271,717+1,250,085400,994,86105+641052+0,0859+0,5300/6001×0,24600+0,1240037=0,0022.

 

Коэффициент использования времени смены в таком случае τ = hdN τ = 0,62 – 0,0022 · 57 = 0,49. С учетом полученного значения τ определяем эксплуатационную производительность W= 3,6570,4180,490,9 1,339 =3,9  т/ч.

Обсуждение и заключение

Доказана приемлемость формулы, описывающей линейную зависимость эксплуатационной производительности технических средств от их мощности.

Для новых или проектируемых средств при отсутствии их эксплуатационно-технологической оценки норму выработки можно с достаточной достоверностью определять методами экстраполяции и интерполяции или аппроксимации по их расчетной производительности.

Достаточную достоверность подтверждает соответствие при сопоставлении полученных расчетных значений эксплуатационных показателей со справочными данными. В результате сравнения определено, что при выполнении тракторно-транспортных работ, а именно доставки минеральных удобрений (I класс грузов) к хранилищам, эксплуатационная производительность составляет 5,84 т/ч, полученное теоретическое значение 6,3 т/ч. В таком случае их расхождение составит 4,2 %, что приемлемо для инженерных расчетов.

При выполнении транспортно-технологических процессов, внесении твердых минеральных удобрений по прямоточной технологии, производительность за час основного времени П составляет 7,88 т/ч. С учетом полученного в результате математического моделирования коэффициента использования времени смены τ определяем эксплуатационную производительность W = П · τ = 7,88 · 0,49 = 3,86 т/ч. Данное значение соответствует расчетному.

Теоретическим путем определено, что при эксплуатации ТТС Урал-432065 с разбрасывателем Amazone в определенных производственных и агроландшафтных условиях коэффициент использования времени смены составит τ = 0,52 и будет отличаться на 3,7% от значения τ = 0,54, полученного при эксплуатационно-технологической оценке, в соответствии с протоколом испытаний [15–19]. Тем самым подтверждается достоверность результатов исследований. Таким образом, разработанный алгоритм расчета выработки мобильных средств сомнений не вызывает [20–24].

Наряду с этим следует отметить, что оригинальностью статьи является разработанная математическая модель, позволяющая привести к единообразию расчет эксплуатационной производительности различных видов, типов ТС и ТТС [25; 26]. Это представляет практический интерес при планировании механизированных работ в различных природно-производственных и агроландшафтных условиях с использованием агрегатов, не имеющих эксплуатационно-технологической оценки, например, значений производительности.

Также оригинальность отражена в подходе прогнозирования потребности в технике, живой силе и возможности повышения их резервов.

 

×

Об авторах

Николай Александрович Майстренко

ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К. А. Тимирязева»

Email: nmaystr@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1268-713X

доцент кафедры эксплуатации машинно-тракторного парка и высоких технологий в растениеводстве, кандидат технических наук

Россия, 127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Виктор Петрович Уваров

ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К. А. Тимирязева»

Email: ros1500@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8208-222X

доцент кафедры эксплуатации машинно-тракторного парка и высоких технологий в растениеводстве

Россия, 127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Александр Григорьевич Левшин

ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К. А. Тимирязева»

Email: alev200151@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8010-4448

заведующий кафедрой эксплуатации машинно-тракторного парка и высоких технологий в растениеводстве, доктор технических наук, профессор

Россия, 127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Дмитрий Олегович Хорт

ФГБНУ «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: dmitriyhort@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6503-0065
ResearcherId: Q-2695-2017

заведующий отделом технологий и машин для садоводства, виноградарства и питомниководства, кандидат сельскохозяйственных наук

Россия, 109428, г. Москва, 1-й Институтский проезд, д. 5

Олеся Сергеевна Воротникова

ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К. А. Тимирязева»

Email: vorotnikova003@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3535-8112

аспирант кафедры эксплуатации машинно-тракторного парка и высоких технологий в растениеводстве

Россия, 127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

Список литературы

  1. Шкель, А. С. Технология внесения твердых минеральных удобрений транспортно-технологическим агрегатом СТА-5ТМ в составе специализированного автомобильного шасси УРАЛ-432065 / А. С. Шкель, М. А. Козловская, Т. Д. Дзоценидзе // Тракторы и сельхозмашины. –2016. – № 9. – С. 44–48. – URL: https://rucont.ru/efd/458413 (дата обращения: 12.11.2020).
  2. Предложения по созданию многоцелевых грузовых автомобилей нового поколения / Д. А. Загарин, М. А. Козловская, Т. Д. Дзоценидзе, А. С. Шкель // Журнал автомобильных инженеров. –2016. – № 2 (97). – С. 18–25. – URL: http://www.aae-press.ru/f/97/18.pdf (дата обращения: 12.11.2020).
  3. Расчетные исследования опытных образцов из новой линейки грузовых автомобилей сельскохозяйственного назначения / В. В. Московкин, Т. Д. Дзоценидзе, А. Г. Левшин [и др.] // Технология колесных и гусеничных машин. – 2012. – № 2. – С. 31–35. – Рез. англ.
  4. Дзоценидзе, Т. Д. Комплексные исследования новых транспортных средств сельскохозяйственного назначения / Т. Д. Дзоценидзе // Вестник КрасГАУ. – 2009. – № 3 (30). – С. 152–161. – URL:https://clck.ru/RtbgM (дата обращения: 12.11.2020). – Рез. англ.
  5. Инновационный подход в развитии транспортной инфраструктуры агропромышленного комплекса / А. Ю. Измайлов, Т. Д. Дзоценидзе, Н. Е. Евтюшенков [и др.] // Технология колесных и гусеничных машин. – 2012. – № 1. – С. 23–28. – Рез. англ.
  6. Создание современной компонентной базы – основы развития транспортной инфраструктуры страны / А. А. Эйдинов, Т. Д. Дзоценидзе, Д. А. Загарин, П. А. Кабанин // Автомобильная промышленность. – 2008. – № 11. – С. 3–5. – URL: http://www.mashin.ru/files/avb08.pdf (дата обращения: 12.11.2020).
  7. Агротехнические и технологические параметры автомобилей сельскохозяйственного назначения / С. Н. Галкин, Т. Д. Дзоценидзе, А. Г. Левшин [и др.] // Тракторы и сельхозмашины. – 2011. –№ 5. – С. 3–6. – URL: https://rucont.ru/efd/356705 (дата обращения: 12.11.2020).
  8. Загарин, Д. А. Моделирование параметров колесной транспортно-тяговой машины с учетом эксплуатации в условиях КФХ и ЛПХ / Д. А. Загарин, Т. Д. Дзоцентдзе // Тракторы и сельхозмашины. – 2010. – № 10. – С. 33–38. – URL: https://rucont.ru/efd/356698 (дата обращения: 12.11.2020)
  9. Расчет производительности и потребности технических средств уборочно-транспортного комплекса / А. Ю. Измайлов, А. А. Артюшин, Н. Е. Евтюшенков [и др.] // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2016. – № 2. – С. 5–10. – URL: https://www.vimsmit.com/jour/article/view/121 (дата обращения: 12.11.2020). – Рез. англ.
  10. Хайт, Д. Экономическое обоснование выбора с/х машин / Д. Хайт // Сельскохозяйственная техника. – 1963. – № 2. – С. 10–14.
  11. Некоторые аспекты создания специализированного транспорта сельскохозяйственного назначения / Д. А. Загарин, А. С. Шкель, М. А. Козловская, Т. Д. Дзоценидзе // Технология колесных и гусеничных машин. – 2015. – № 6 (22). – С. 6–12.
  12. Уваров, В. П. Оптимальное соотношение основных механизированных работ при прямоточном внесении удобрений / В. П. Уваров, А. Г. Левшин, Н. А. Майстренко // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2016. – № 4. – С. 38–43. – URL: https://www.vimsmit.com/jour/article/view/144 (дата обращения: 12.11.2020). – Рез. англ.
  13. Измайлов, А. Ю. Разработка математического аппарата для моделирования технологий по транспортированию селекционного урожая / А. Ю. Измайлов, Н. Е. Евтюшенков, В. Ф. Рожин //Вестник российской сельскохозяйственной науки. – 2015. – № 6. – С. 14–16. – URL: http://www.cnshb.ru/jour/j_as.asp?id=126353 (дата обращения: 12.11.2020).
  14. Майстренко, Н. А. Потребительские ориентиры эффективного использования перспективных транспортно-технологических средств / Н. А. Майстренко, В. П. Уваров // Вестник ФГОУ ВПО «Московский государственный агроинженерный университет имени В. П. Горячкина». – 2016. –№ 1. – С. 44–50. – URL: https://clck.ru/Rtcjj (дата обращения: 12.11.2020). – Рез. англ.
  15. Yeung, D. W. K. Subgame Consistent Cooperative Solutions in Stochastic Differential Games /D. W. K. Yeung, L. A. Petrosyan. – doi: 10.1023/B:JOTA.0000025714.04164.e4 // Journal of Optimization Theory and Applications. – 2004. – Vol. 120. – Pp. 651–666. – URL: https://link.springer.com/article/10.1023/B:JOTA.0000025714.04164.e4#citeas (дата обращения: 12.11.2020).
  16. MacKinnon, R. D. Optimization Models of Transportation Network Improvement / R. D. MacKinnon, G. M. Barber. – doi: 10.1177/030913257700100303 // Progress in Human Geography. – 1977. –Vol. 1, Issue 3. – Pp. 387–412. – URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/030913257700100303 (дата обращения: 12.11.2020).
  17. Khodakarami, M. Modeling Maintenance Project Selection on a Multimodal Transportation Network / M. Khodakarami, K. N. Mitchell, X. B. Wang. – doi: 10.3141/2409-01 // Journal of the Transportation Research Board. – 2014. – Vol. 2409, Issue 1. – Pp. 1–8. – URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.3141/2409-01 (дата обращения: 12.11.2020).
  18. Malladi, K. T. Optimization of Operational Level Transportation Planning in Forestry: A Review / K. T. Malladi, T. Sowlati. – doi: 10.1080/14942119.2017.1362825 // International Journal of Forest Engineering. – 2017. – Vol. 28, Issue 3. – Pp. 198–210. – URL: https://www.tandfonline.com/doi/citedby/10.1080/14942119.2017.1362825?scroll=top&needAccess=true (дата обращения: 12.11.2020).
  19. Smart Farming Techniques for Climate Change Adaptation in Cyprus / G. Adamides, N. Kalatzis, A. Stylianou [et al.]. – doi: 10.3390/atmos11060557 // Atmosphere. – 2020. – Vol. 11, Issue 6. – URL:https://www.mdpi.com/2073-4433/11/6/557 (дата обращения: 12.11.2020).
  20. Zavorotin, E. Method of Introducing Innovation to Land Use in Agriculture / E. Zavorotin,A. Gordopolova, N. Tiurina. – doi: 10.30525/2256-0742/2018-4-3-74-79 // Baltic Journal of Economic Studies. – 2018. – Vol. 4, Issue 3. – Рp. 74–79 – URL: http://www.baltijapublishing.lv/index.php/issue/article/view/426/pdf (дата обращения: 12.11.2020).
  21. Maurel, V. B. Putting Agricultural Equipment and Digital Technologies at the Cutting Edge of Agroecology / V. B. Maurel, Ch. Huyghe. – doi: 10.1051/ocl/2017028 // OCL – Oilseeds and Fats,Crops and Lipids. – 2017. – Vol. 24, Issue 3. – URL: https://www.ocl-journal.org/articles/ocl/abs/2017/03/ocl170028s/ocl170028s.html (дата обращения: 12.11.2020).
  22. Zhu, M. Research Progresses in Technological Innovation and Integration of Agricultural Engineering / M. Zhu, X. Q. Zhou, Z. F. Zhai. – doi: 10.3965/j.ijabe.20160906.2440 // International Journal of Agricultural and Biological Engineering. – 2016. – Vol. 9, Issue 6. – Pp. 1–9. – URL: https://ijabe.org/index.php/ijabe/article/view/2440 (дата обращения: 12.11.2020).
  23. Linking Models for Assessing Agricultural Land Use Change / S. Janssen, I. N. Athanasiadis,I. Bezlepkina [et al.]. – doi: 10.1016/j.compag.2010.10.011 // Computers and Electronics in Agriculture.– 2011. – Vol. 76, Issue 2. – Pp. 148–160. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169910002218?via%3Dihub (дата обращения: 12.11.2020).
  24. A Component-Based Framework for Simulating Agricultural Production and Externalities / M. Donatelli,G. Russell, A. E. Rizzoli [et al.]. – doi: 10.1007/978-90-481-3619-3_4 // Brouwer F., Ittersum M.(eds). Environmental and Agricultural Modelling. – Dordrecht : Springer, 2010. – Pp. 63–108. – URL:https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-90-481-3619-3_4 (дата обращения: 12.11.2020).
  25. Harris, G. Integrated Assessment and Modelling: An Essential Way of Doing Science / G. Harris. – doi: 10.1016/S1364-8152(01)00058-5 // Environmental Modelling & Software. –2002. – Vol. 17, Issue 3. – Pp. 201–207. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815201000585?via%3Dihub (дата обращения: 12.11.2020).
  26. Gerdsri, N. Applying the Analytic Hierarchy Process (AHP) to Build a Strategic Framework for Technology Roadmapping / N. Gerdsri, D. F. Kocaoglu. – doi: 10.1016/j.mcm.2007.03.015 // Mathematical and Computer Modelling. – 2007. – Vol. 46, Issue 7. – Pp. 1071–1080. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895717707001069?via%3Dihub (дата обращения: 12.11.2020).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Значения коэффициентов использования времени смены

Скачать (49KB)
3. Рис. 2. Алгоритм расчета эксплуатационных показателей мобильных средств

Скачать (60KB)

© Майстренко Н.А., Уваров В.П., Левшин А.Г., Хорт Д.О., Воротникова О.С., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Журнал «Инженерные технологии и системы» основан в 1990 году
Реестровая запись ПИ № ФС 77-74640 от 24 декабря 2018 г.

 

Будьте в курсе новостей.
Подпишитесь на наш Telegram-канал.
https://t.me/eng_techn

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».